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    <title>Redis集群方案介绍 | LErry</title>
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    <meta name="description" content="本文节选自《App 后台开发运维和架构实践》一书  由于Redis出众的性能，其在众多的移动互联网企业中得到广泛的应用。Redis在3.0版本前只支持单实例模式，虽然现在的服务器内存可以到100GB、200GB的规模，但是单实例模式限制了Redis没法满足业务的需求（例如新浪微博就曾经用Redis存储了超过1TB的数据）。Redis的开发者Antirez早在博客上就提出在Redis3.0版本中加">
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            <section id="main"><article id="post-Redis集群方案介绍" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
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        <h1 class="article-title" itemprop="name">
            Redis集群方案介绍
        </h1>
    

                
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            <p><strong> 本文节选自《App 后台开发运维和架构实践》一书 </strong></p>
<p>由于Redis出众的性能，其在众多的移动互联网企业中得到广泛的应用。Redis在3.0版本前只支持单实例模式，虽然现在的服务器<br>内存可以到100GB、200GB的规模，但是单实例模式限制了Redis没法满足业务的需求（例如新浪微博就曾经用Redis存储了超过1TB的数<br>据）。Redis的开发者Antirez早在博客上就提出在Redis<br>3.0版本中加入集群的功能，但3.0版本等到2015年才发布正式版。各大企业在3.0版本还没发布前为了解决Redis的存储瓶颈，纷纷推出了各自的<br>Redis集群方案。这些方案的核心思想是把数据分片（sharding）存储在多个Redis实例中，每一片就是一个Redis实例。</p>
<p>下面介绍Redis的集群方案。</p>
<p><strong> 1.客户端分片 </strong></p>
<p>客户端分片是把分片的逻辑放在Redis客户端实现，通过Redis客户端预先定义好的路由规则，把对Key的访问转发到不同的Redis实例中，最后把返回结果汇集<br>。这种方案的模式如图1所示。</p>
<p><img src="http://img.mp.itc.cn/upload/20160602/cccf7954e02f4cd5bb4ccc0e4b41a41e_th.j
pg" alt=""></p>
<p>_ 图1 客户端分片的模式 _</p>
<p>客户端分片的好处是所有的逻辑都是可控的，不依赖于第三方分布式中间件。开发人员清楚怎么实现分片、路由的规则，不用担心踩坑。</p>
<p>客户端分片方案有下面这些缺点。</p>
<ul>
<li><p>这是一种静态的分片方案，需要增加或者减少Redis实例的数量，需要手工调整分片的程序。 </p>
</li>
<li><p>可运维性差，集群的数据出了任何问题都需要运维人员和开发人员一起合作，减缓了解决问题的速度，增加了跨部门沟通的成本。 </p>
</li>
<li><p>在不同的客户端程序中，维护相同的分片逻辑成本巨大。例如，系统中有两套业务系统共用一套Redis集群，一套业务系统用Java实现， 另一套业务系统用PHP实现。为了保证分片逻辑的一致性，在Java客户端中实现的分片逻辑也需要在PHP客户端实现一次。相同的逻辑在不同的系统中分别 实现，这种设计本来就非常糟糕，而且需要耗费巨大的开发成本保证两套业务系统分片逻辑的一致性。 </p>
</li>
</ul>
<p><strong> 2.Twemproxy  </strong></p>
<p>Twemproxy是由Twitter开源的Redis代理，其基本原理是：Redis客户端把请求发送到Twemproxy，Twemproxy根据路由规则发送到<br>正确的Redis实例，最后Twemproxy把结果汇集返回给客户端。</p>
<p>Twemproxy通过引入一个代理层，将多个Redis实例进行统一管理，使Redis客户端只需要在Twemproxy上进行操作，而不需要关心后面有多少个Re<br>dis实例，从而实现了Redis集群。</p>
<p>Twemproxy集群架构如图2所示。</p>
<p><img src="http://img.mp.itc.cn/upload/20160602/0a782ef70afa460d862121a714811bf6_th.j
pg" alt=""></p>
<p>_ 图2Twemproxy集群架构  _</p>
<p>Twemproxy的优点如下。</p>
<ul>
<li><p>客户端像连接Redis实例一样连接Twemproxy，不需要改任何的代码逻辑。 </p>
</li>
<li><p>支持无效Redis实例的自动删除。 </p>
</li>
<li><p>Twemproxy与Redis实例保持连接，减少了客户端与Redis实例的连接数。 </p>
</li>
</ul>
<p>Twemproxy有如下不足。</p>
<ul>
<li><p>由于Redis客户端的每个请求都经过Twemproxy代理才能到达Redis服务器，这个过程中会产生性能损失。 </p>
</li>
<li><p>没有友好的监控管理后台界面，不利于运维监控。 </p>
</li>
<li><p>最大的问题是Twemproxy无法平滑地增加Redis实例。对于运维人员来说，当因为业务需要增加Redis实例时工作量非常大。 </p>
</li>
</ul>
<p>Twemproxy作为最被广泛使用、最久经考验、稳定性最高的Redis代理，在业界被广泛使用。</p>
<p><strong> 3.Codis  </strong></p>
<p>Twemproxy不能平滑增加Redis实例的问题带来了很大的不便，于是豌豆荚自主研发了Codis，一个支持平滑增加Redis实例的Redis代理软件，其基<br>于Go和C语言开发，并于2014年11月在GitHub上开源。</p>
<p>Codis包含下面4个部分。</p>
<ul>
<li><p>Codis Proxy：Redis客户端连接到Redis实例的代理，实现了Redis的协议，Redis客户端连接到Codis Proxy进行各种操作。Codis Proxy是无状态的，可以用Keepalived等负载均衡软件部署多个Codis Proxy实现高可用。 </p>
</li>
<li><p>CodisRedis：Codis项目维护的Redis分支，添加了slot和原子的数据迁移命令。Codis上层的 Codis Proxy和Codisconfig只有与这个版本的Redis通信才能正常运行。 </p>
</li>
<li><p>Codisconfig：Codis管理工具。可以执行添加删除CodisRedis节点、添加删除Codis Proxy、数据迁移等操作。另外，Codisconfig自带了HTTP server，里面集成了一个管理界面，方便运维人员观察Codis集群的状态和进行相关的操作，极大提高了运维的方便性，弥补了Twemproxy的缺 点。 </p>
</li>
<li><p>ZooKeeper：分布式的、开源的应用程序协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件，其为分布式应用提供一致性服务，提供的 功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。Codis依赖于ZooKeeper存储数据路由表的信息和Codis Proxy节点的元信息。另外，Codisconfig发起的命令都会通过ZooKeeper同步到CodisProxy的节点。 </p>
</li>
</ul>
<p>Codis的架构如图3所示。</p>
<p><img src="http://img.mp.itc.cn/upload/20160602/ea48e6280d38466485a3c9fedb58d71a_th.j
pg" alt=""></p>
<p>_ 图3Codis的架构图 _</p>
<p>在图3的Codis的架构图中，Codis引入了Redis Server<br>Group，其通过指定一个主CodisRedis和一个或多个从CodisRedis，实现了Redis集群的高可用。当一个主CodisRedis挂<br>掉时，Codis不会自动把一个从CodisRedis提升为主CodisRedis，这涉及数据的一致性问题（Redis本身的数据同步是采用主从异步<br>复制，当数据在主CodisRedis写入成功时，从CodisRedis是否已读入这个数据是没法保证的），需要管理员在管理界面上手动把从<br>CodisRedis提升为主CodisRedis。</p>
<p>如果觉得麻烦，豌豆荚也提供了一个工具Codis-<br>ha，这个工具会在检测到主CodisRedis挂掉的时候将其下线并提升一个从CodisRedis为主CodisRedis。</p>
<p>Codis中采用预分片的形式，启动的时候就创建了1024个slot，1个slot相当于1个箱子，每个箱子有固定的编号，范围是<br>1~1024。slot这个箱子用作存放Key，至于Key存放到哪个箱子，可以通过算法“crc32(key)%1024”获得一个数字，这个数字的范<br>围一定是1~1024之间，Key就放到这个数字对应的slot。例如，如果某个Key通过算法“crc32(key)%1024”得到的数字是5，就放<br>到编码为5的slot（箱子）。1个slot只能放1个Redis Server Group，不能把1个slot放到多个Redis Server<br>Group中。1个Redis Server<br>Group最少可以存放1个slot，最大可以存放1024个slot。因此，Codis中最多可以指定1024个Redis Server Group。</p>
<p>Codis最大的优势在于支持平滑增加（减少）Redis Server Group（Redis实例），能安全、透明地迁移数据，这也是Codis<br>有别于Twemproxy等静态分布式 Redis 解决方案的地方。Codis增加了Redis Server<br>Group后，就牵涉到slot的迁移问题。例如，系统有两个Redis Server Group，Redis Server<br>Group和slot的对应关系如下。</p>
<p>Redis Server Group</p>
<p>slot</p>
<p>1</p>
<p>1~500</p>
<p>2</p>
<p>501~1024</p>
<p>当增加了一个Redis Server Group，slot就要重新分配了。Codis分配slot有两种方法。</p>
<p>第一种：通过Codis管理工具Codisconfig手动重新分配，指定每个Redis Server Group所对应的slot的范围，例如可以指定Redis<br>Server Group和slot的新的对应关系如下。</p>
<p>Redis Server Group</p>
<p>slot</p>
<p>1</p>
<p>1~500</p>
<p>2</p>
<p>501~700</p>
<p>3</p>
<p>701~1024</p>
<p>第二种：通过Codis管理工具Codisconfig的rebalance功能，会自动根据每个Redis Server<br>Group的内存对slot进行迁移，以实现数据的均衡。</p>
<p><strong> 4.Redis 3.0集群  </strong></p>
<p>Redis 3.0集群采用了P2P的模式，完全去中心化。Redis把所有的Key分成了16384个slot，每个Redis实例负责其中一部分slot。集群中<br>的所有信息（节点、端口、slot等），都通过节点之间定期的数据交换而更新。</p>
<p>Redis客户端在任意一个Redis实例发出请求，如果所需数据不在该实例中，通过重定向命令引导客户端访问所需的实例。</p>
<p>Redis 3.0集群的工作流程如图4所示。</p>
<p><img src="http://img.mp.itc.cn/upload/20160602/9bcc2b9eb8294561ad146c247c0b9d75_th.j
pg" alt=""></p>
<p>_ 图4Redis 3.0集群的工作流程图 _</p>
<p>如图4所示Redis集群内的机器定期交换数据，工作流程如下。</p>
<p>（1） Redis客户端在Redis2实例上访问某个数据。</p>
<p>（2） 在Redis2内发现这个数据是在Redis3这个实例中，给Redis客户端发送一个重定向的命令。</p>
<p>（3） Redis客户端收到重定向命令后，访问Redis3实例获取所需的数据。</p>
<p>Redis 3.0的集群方案有以下两个问题。</p>
<ul>
<li><p>一个Redis实例具备了“数据存储”和“路由重定向”，完全去中心化的设计。这带来的好处是部署非常简单，直接部署Redis就行，不 像Codis有那么多的组件和依赖。但带来的问题是很难对业务进行无痛的升级，如果哪天Redis集群出了什么严重的Bug，就只能回滚整个Redis集 群。 </p>
</li>
<li><p>对协议进行了较大的修改，对应的Redis客户端也需要升级。升级Redis客户端后谁能确保没有Bug？而且对于线上已经大规模运行的业务，升级代码中的Redis客户端也是一个很麻烦的事情。 </p>
</li>
</ul>
<p>综合上面所述的两个问题，Redis 3.0集群在业界并没有被大规模使用。</p>
<p><strong> 5.云服务器上的集群服务  </strong></p>
<p>国内的云服务器提供商阿里云、UCloud等均推出了基于Redis的云存储服务。</p>
<p>这个服务的特性如下。</p>
<p>（1）动态扩容</p>
<p>用户可以通过控制面板升级所需的Redis存储空间，扩容的过程中服务部不需要中断或停止，整个扩容过程对用户透明、无感知，这点是非常实用的，在前面介绍的方案中，<br>解决Redis平滑扩容是个很烦琐的任务，现在按几下鼠标就能搞定，大大减少了运维的负担。</p>
<p>（2）数据多备</p>
<p>数据保存在一主一备两台机器中，其中一台机器宕机了，数据还在另外一台机器上有备份。</p>
<p>（3）自动容灾</p>
<p>主机宕机后系统能自动检测并切换到备机上，实现服务的高可用。</p>
<p>（4）实惠</p>
<p>很多情况下为了使Redis的性能更高，需要购买一台专门的服务器用于Redis的存储服务，但这样子CPU、内存等资源就浪费了，购买Redis云存储服务就很好地<br>解决了这个问题。</p>
<p>有了Redis云存储服务，能使App后台开发人员从烦琐运维中解放出来。App后台要搭建一个高可用、高性能的Redis服务，需要投入相当的运维成本和精力。如果<br>使用云存储服务，就没必要投入这些成本和精力，可以让App后台开发人员更专注于业务。</p>

        
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